Meine Kontrolle der Trainingsadaption mit WKO4

Für mich ist WKO4 weiterhin ein sehr wichtiges Tool. Mittlerweile sitze ich zwar nicht mehr fast täglich davor, aber ein Mal in der Woche garantiert. Neben der Steuerung meiner Trainingsbelastung ist die Kontrolle der Adaption an das Training das zweite große Thema.

Disclaimer: ich bin weder Trainer noch sonstwie qualifiziert, einen Trainingsplan zu erstellen. „Gefährliches Halbwissen“ ist das Zauberwort. ;) Ich kann also nur davon abraten, die gezeigten Vorgaben oder auch nur Teile davon ungeprüft zu übernehmen! Mir geht es hier auch eher darum zu zeigen, wie ich mit WKO4 arbeite, als inhaltliche Aussagen zur richtigen Trainingsplanung und -steuerung zu machen.

Das Power-Duration-Model in WKO4

DAS zentrale Herzstück von WKO4 ist die mathematische Abbildung der Beziehung von Leistung zu Dauer. Welche maximale Leistung kann ein Athlet also über eine bestimmte Zeit erbringen? Das Berechnungsmodell integriert immer alle Trainingsdaten über einen bestimmten Zeitraum und errechnet aus den darin erbrachten Maximalleistungen eine Art geglätteten Verlauf der möglichen Maximalleistungen für alle anderen Belastungslängen.

Habe ich in den letzten 90 Tagen zum Beispiel einen 10-km-Wettkampf (mit neuer Bestzeit) gemacht und ausserdem ein paar maximale Bergintervalle über jeweils vier Minuten, stehen also Maximalwerte über vier Minuten und sagen wir mal 43 Minuten zur Verfügung. WKO4 kann daraus berechnen, welche Leistung ich dann über eine Sekunde, eine Minute oder eine Stunde erbringen könnte – basierend auf dem Verständnis der Entwickler über die physiologischen Regelsystem bei Ausdauerathleten.

Wichtig ist zu verstehen, dass das Modell keine Vorhersagen macht, sondern bereits erbrachte Maximalleistungen nur „gut interpoliert“ (vereinfacht ausgedrückt). Das Modell ist also immer nur so gut, wie die eingefütterten (Maximal-) Daten. Wenn ich also nur Grundlagenläufe mache, wird mir das Modell nicht dabei helfen können, meine maximale Leistungsfähigkeit über 10 km abzuschätzen. Ausserdem ist Leistung wirklich als „Leistung in Watt“ zu verstehen. Für Läufer ist das also nur zu benutzen, wenn ein Wattmesser wie Stryd benutzt wird.

Über das Power-Duration-Model könnte ich noch viel schreiben, belasse es aber erstmal dabei. Eigentlich wollte ich ja erzählen, wie ich damit arbeite. ;)

Charts zur Power-Duration-Curve

PDcurves

Das direkte Ergebnis des Power-Duration-Models ist die Power-Duration-Curve, die man für beliebige Zeiträume erstellen kann. Standardmäßig bezieht sich die Kurve immer auf die letzten 90 Tage, was ein sehr gut gewählter Zeitraum ist, wenn man sich die ganze Zeit im Training befunden hat. Ich habe aber auch die Kurven für 60, 42 und 30 Tage ergänzt, um einen Vergleich mit kurzfristigeren Entwicklungen zu haben. Ausserdem gibt es eine Kurve über das letzte Jahr und über die rechts ausgewählte Range.

Wozu benutzte ich das Chart?
Eigentlich ist es nicht die Kurve an sich, die mich interessiert, sondern die Ableitung weiterer Metriken daraus (siehe nächstes Chart). Das ist vor allem die mFTP (modeled Functional Threshold Power), also meine berechnete „anaerobe Schwelle“. Der Begriff ist dafür sicher nicht ganz richtig, aber das ist auch egal. Der Wert ist jedenfalls eine wichtige Steuerungsgröße für mein Training und für Wettkämpfe. Daher sind besonders Bewegungen nach oben natürlich ein wichtiges Signal.

PD_Metrics

Das PD_Metrics-Charts schlüsselt die von der Power-Duration-Curve abgeleiteten Metriken nochmal auf und zeigt deren Entwicklung (bezogen auf die jeweils zurückliegenden 90 Tage). Beim mFTP habe ich mir noch eine geglättete Variante über 14 Tage erstellt, denn sicher entsteht (und verschwindet) die entsprechende Leistungsfähigkeit ja nicht von einem Tag auf den anderen, nur weil sie dann gemessen wurde.

Wozu benutzte ich das Chart?
Neben dem mFTP sehe ich mir eigentlich nur die TTE (Time To Exhaustion) an und meine VO2max-Berechnung. Pmax ist die maximal erbrachte Power und eher nachrichtlich interessant. FRC (Functional Reserve Capacity) kann ich in seiner Bedeutung für mich noch nicht einordnen und ist nur dabei, um alle ableitbaren Metriken zusammen zu haben.

PDCurve_Range

Das Chart vergleicht die Power-Duration-Curve (und die mFTP) vom Anfang mit der vom Ende des per Range angegebenen Zeitraums. Der positive Unterschied der aktuellen Kurve wird durch eine farbige Fläche angezeigt. Ausserdem zeigt die gestrichelte Linie die Verbesserungen und Verschlechterungen an.

Wozu benutzte ich das Chart?
Am häufigsten benutze ich das Chart direkt nach Sprüngen der mFTP. Ich habe mir dazu extra eine Range „FTP-Test“ angelegt, die dann gestern mit heute vergleicht. So sehe ich dann direkt an welchen Stellen sich die Kurve verbessert hat.

Normalized_Residuals

Teil des Power-Duration-Models ist auch die Möglichkeit, die mathematische Genauigkeit der Berechnungen zu überprüfen. So kann man auch überprüfen, wie weit die wirklich geleisteten Maximalwerte von der berechenten Kurve abweichen. Ist die Abweichung zu groß (mehr als 10%), sollten die zugrunde liegenden Daten überprüft werden.

Power_Duration_Update

Eine ähnliche Betrachtung findet sich auch im nächsten Chart. Die gestrichelte Linie stellt die MMP (Meanmax Power), als die tatsächlich erbrachten Maximalwerte dar, die dicke gelbe Linie ist die errechnete Power-Duration-Curve.

Wozu benutzte ich das Chart?
Ganz nach dem Grundsatz, dass die Berechnungen nur so gut sein können wie die eingepflegten Daten, hilft mir dieses Chart bei der Identifizierung von notwendigen „Updates“. Als graue Fläche erscheinen Bereiche auf der Zeitleiste, in denen meine aufgezeichneten Leistungen doch deutlich vom berechneten Ideal abweichen. Bei Gelegenheit könnte also ein Lauf über 25 Minuten mit mindestens 322 Watt im Schnitt die Datenbasis der Kurve verbessern.

Adaptation Dashboard

Die gezeigten Charts enthalten für mich wesentliche Informationen auf Basis der Power-Duration-Curve. Natürlich gibt es aber noch weitere Daten, die Aussagen über meine Adaption an das Training treffen können. Viele davon sind nur als langfristiger Trend interessant, weshalb ich sie in einem Dashboard zusammengefasst habe, dass ich mir nur alle paar Wochen mal ansehe.

sFTP_tPace_Update

In WKO4 kann man neben der berechneten (dynamischen) mFTP auch eine statische sFTP festlegen und für Berechnungen nutzen. Ich nutze die Variable um festzuhalten, welche FTP ich bei TrainingPeaks als Grundlage hinterlegt habe. Das Chart hilft mir dabei festzustellen, wann die beiden Größen so weit voneinander abweichen, dass ein Update notwendig wäre – auch bei der Schwellenpace.

mFTP_Ranges

Ergänzend zu meinem Haupt-Chart „PDCurves“ sehe ich mir hier die Entwicklung der mFTP für verschiedene Berechnungszeiträume an. Oft gehen kurzfristige Trends den langfristigen voraus und das bekomme ich so besser mit.

3/9-Minute Test
Zusätzlich macht das Chart eine Abschätzung des FTP nach Monod & Scherrer. Das Protokoll dazu entspricht zum Beispiel dem Stryd Critical-Power-Test und bedeutet im Wesentlichen, dass man einmal 3 Minuten und (nach einer Pause) einmal 9 Minuten möglichst schnell läuft. Aus den Durchschnittswerten der beiden Läufe kann dann die FTP abgeschätzt werden.

Im Chart vergleiche ich einfach die maximale durchschnittliche Leistung über 3 bzw. 9 Minuten für jeden Lauf miteinander (Punkt in cyan) und habe somit eine zusätzliche Überprüfung der Plausibilität des mFTP – entsprechende Maximalleistungen über die beiden Zeitspannen vorausgesetzt natürlich.

Running_Effectiveness

Zur Messung der Laufeffizienz bieten sich mittlerweile verschiedene Berechnungen an. Ich benutze die „Running Effectiveness“, die in TrainingPeaks und WKO4 quasi eingebaut ist. Sie drückt das Verhältnis von Speed (m/s) zu Power (W/kg) aus. Also wie viel Geschwindigkeit kann ich mit dem Einsatz von einem Watt pro Kilogramm Körpergewicht generieren. Ich fand den Ergebnisbereich zwischen circa 0,97 kg/N und 1,05 kg/N zunächst irgendwie nicht so aussagekräftig, habe mich mittlerweile aber ganz gut daran gewöhnt und benutze das Chart zu langfristigen Beobachtung meiner Entwicklung.

MM_RE

Hinter dem kryptischen Titel verbirgt sich eine Darstellung der „Meanmax Running Effectiveness“. Ich lese dort ab, über welche Dauer ich maximal welche RE gelaufen bin. Man sieht deutlich eine Delle nach oben bei meinen 10-km-Wettkampfleistungen.

Metabolic_Efficiency

Hmm… ist der Titel für das Chart überhaupt richtig? Es zeigt jedenfalls die langfristige Entwicklung von Leistung pro Herzfrequenz bzw. Pace pro Herzfrequenz. Idealerweise sollte die HF durch das Training bei gleichen Belastungen sinken, was durch ein Steigen der Kurve im Chart angezeigt wird. Ich berücksichtige hier alle Läufe, obwohl eine Einschränkung auf Grundlagenläufe ganz sinnvoll wäre.

MMP_MAF_Schwelle

Ergänzend zum vorherigen Chart, interessiert mich hier wie sich meine Pace bei bestimmten Herzfrequenzen entwickelt. Das ist zum einen die MAF-Herzfrequenz (nach der Maffetone-Methode) und meine Herzfrequenz an der anaeroben Schwelle. Um dort sinnvolle Werte zu erhalten, nehme ich jeweils die höchste Geschwindigkeit, die ich unterhalb der jeweiligen HF-Grenze über mindestens fünf Minuten gelaufen bin. Auch hier wäre natürlich ein positiver Trend wünschenswert.

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Nach den Charts zur Steuerung meines Trainings und der hier gezeigten zur Anpassung an die Trainingsreize, geht es bei mir in WKO4 noch mit den Themen Wettkampfauswertung und -prognose sowie Saison- / Jahresreview weiter. Die Artikelserie wird also noch fortgesetzt. ;)

Solltest Du auch mit WKO4 arbeiten und an meine Charts interessiert sein, melde Dich doch einfach per E-Mail bei mir – ich schicke sie Dir dann gerne.